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卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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使用卷積神經網絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經網絡等四種不同的分類方法對三種步態模式進行自動分類。
訓練經過約50次左右迭代，在訓練集上已經能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經網絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上...
基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應用廣泛。2016年，中北大學提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結果能夠保留紅外強度圖像的...
紡織業在是中國最大的日常使用及消耗相關的產業之一，且勞動工人多，生產量和對外出口量很大，紡織業的發展影響著中國經濟、社會就業問題。而織物產品的質量直接影...
說到機器學習，大相信大家自然而然想到的就是現在大熱的卷積神經網絡，或者換句話來說，深度學習網絡。對于這些網絡或者模型來說，能夠大大降低進入門檻，具體而言...
大家在生活中經常會看到在我們進入商城時，門口會有相機在拍攝我們，并且會統計有多少人數進入商店，它是如何進行人數量統計的呢？
卷積后產生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關聯，越靠近-1表示越不關聯，而我們進行特征提取時，為了使得數據更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關...
Freespace檢測是駕駛場景理解的一部分，它將圖像中的每個像素分類為可駕駛或不可駕駛區域，通常通過圖像分割算法來實現。
在如今的網絡時代，錯綜復雜的大數據和網絡環境，讓傳統信息處理理論、人工智能與人工神經網絡都面臨巨大的挑戰。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深度學...
在本研究中，研究者提出了一種有效的深度卷積神經網絡(DCNN)結構，利用手持照相機拍攝的照片來檢測水稻的生長階段(DVS)。
現有的基于計算機視覺的工業異常檢測技術包括基于特征的、基于重構的和基于合成的技術。最近，擴散模型因其強大的生成能力而聞名，因此本文作者希望通過擴散模型將...
基于國產AI編譯器ICRAFT部署YOLOv5邊緣端計算的實戰案例
人工智能領域中各種算法模型的不斷研究和改進。隨著深度學習的興起，包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GAN）、transf...
由于深度學習，圖像識別和計算機視覺任務的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數據集上訓練深度神經網絡，計算機現在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforwar...
為什么需要分割？U-Net能提供什么？U-Net和自編碼器的區別
U-Net是一種卷積神經網絡（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...
在神經網絡建模中，經常會出現關于神經網絡應該有多復雜的問題，即它應該有多少層，或者它的濾波器矩陣應該有多大。這個問題沒有簡單的答案。與此相關，討論網絡過...
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進的片上系統。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設備或物聯網應用提供神經網絡。
使用Python卷積神經網絡(CNN)進行圖像識別的基本步驟
Python 卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域具有廣泛的應用。通過使用卷積神經網絡，我們可以讓計算機從圖像中學習特征，從而實現對圖像的分類、識別和分...
2023-11-20 標簽：圖像識別pythontensorflow 7391 0
自動駕駛有可能大大減少交通事故、道路擁堵以及相關的經濟損失。安全的自動駕駛需要檢測周圍的障礙物、移動物體并識別可駕駛區域。
隨著大數據時代的來臨，各類信息資源的輕易獲取使得深度學習的應用也越來越廣泛。特別是在卷積神經網絡中，圖片被深度卷積和池化之后，隱含層能夠表現出比手動獲取...
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